Unternehmen stürzen sich mit großen Erwartungen auf künstliche Intelligenz, doch die Realität ist ernüchternd. Ein neuer Bericht des MIT mit dem Titel Die GenAI-Kluft: Stand der KI in Unternehmen 2025 zeigt, dass bis zu 95 % der Pilotprogramme mit generativer KI in Unternehmen kein schnelles Umsatzwachstum erzielen. Stattdessen geraten die meisten von ihnen ins Stocken und haben keinen sichtbaren Einfluss auf die Geschäftsergebnisse. Dieser Bericht basiert auf 150 Interviews mit Führungskräften, einer Umfrage unter 350 Beschäftigten und der Analyse von 300 öffentlich dokumentierten KI-Implementierungen. Die Autorin eines Artikels im Magazin Fortune, Sheryl Estrada, sprach zu diesem Thema mit Aditya Challapally, dem Hauptautor des Berichts und Forscher im NANDA-Projekt am MIT.
Aditya Challapally erklärt, dass sich einige große Unternehmen und junge Start-ups mit generativer KI tatsächlich hervortun. So konnten beispielsweise Start-ups unter der Leitung von neunzehn- oder zwanzigjährigen Gründern ihren Umsatz innerhalb eines Jahres von null auf 20 Millionen Dollar steigern. Dies gelingt ihnen, indem sie sich auf ein einziges Problem konzentrieren, es gründlich bearbeiten und mit Unternehmen zusammenarbeiten, die ihre Werkzeuge einsetzen. Doch bei 95 % der Unternehmen in den Daten des Berichts scheitert die Implementierung generativer KI. Das Hauptproblem liegt nicht in der Qualität der KI-Modelle, sondern in einer Lernlücke sowohl bei den Werkzeugen als auch bei den Organisationen. Führungskräfte machen häufig Vorschriften oder die Leistungsfähigkeit der Modelle verantwortlich, doch die MIT-Forschung verweist auf eine fehlerhafte Integration in die Unternehmensprozesse.
Allgemeine Werkzeuge wie ChatGPT funktionieren dank ihrer Flexibilität hervorragend für Einzelpersonen, scheitern jedoch in Unternehmen, weil sie nicht aus den Arbeitsabläufen lernen und sich nicht an diese anpassen, wie Aditya Challapally erklärt. Darüber hinaus zeigen die Daten ein Missverhältnis bei der Verteilung der Ressourcen. Mehr als die Hälfte der Budgets für generative KI fließt in Werkzeuge für Vertrieb und Marketing, obwohl die höchste Kapitalrendite aus der Automatisierung des Backoffice kommt – also aus der Beendigung des Outsourcings von Geschäftsprozessen, der Senkung der Kosten für externe Agenturen und der effizienteren Gestaltung von Abläufen.
Was entscheidet über den Erfolg einer KI-Implementierung?
Die Art und Weise, wie Unternehmen KI einführen, spielt eine entscheidende Rolle. Der Kauf von KI-Werkzeugen von spezialisierten Anbietern und der Aufbau von Partnerschaften sind in etwa 67 % der Fälle erfolgreich, während die interne Entwicklung nur in einem Drittel der Fälle gelingt. Diese Erkenntnis ist besonders wichtig in regulierten Branchen wie dem Finanzdienstleistungssektor, wo viele Unternehmen im Jahr 2025 eigene proprietäre Systeme für generative KI aufbauen. Die MIT-Forschung deutet jedoch darauf hin, dass ein eigenständiges Vorgehen zu deutlich mehr Misserfolgen führt.
Wie Aditya Challapally anmerkte, wollten die an der Umfrage beteiligten Unternehmen die Quote ihrer Misserfolge häufig nicht offenlegen. Fast überall, wo die Forscher hinsahen, versuchten Unternehmen, eigene Werkzeuge zu entwickeln, doch die Daten zeigen, dass gekaufte Lösungen zuverlässigere Ergebnisse liefern. Weitere wichtige Erfolgsfaktoren sind die Stärkung von Managern auf niedrigeren Ebenen – und nicht nur zentraler KI-Labore –, damit sie die Einführung vorantreiben, sowie die Auswahl von Werkzeugen, die sich tief integrieren lassen und im Laufe der Zeit anpassen.
Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt sind bereits im Gange, insbesondere im Kundensupport und bei administrativen Tätigkeiten. Anstelle von Massenentlassungen besetzen Unternehmen frei werdende Stellen eher nicht neu. Die meisten Veränderungen konzentrieren sich auf Tätigkeiten, die aufgrund ihres geringen Werts zuvor ausgelagert wurden. Der Bericht hebt außerdem die weitverbreitete Nutzung von „Schatten-KI“ – nicht autorisierten Werkzeugen wie ChatGPT – sowie das anhaltende Problem hervor, den Einfluss von KI auf Produktivität und Gewinne zu messen.
Die Zukunft der KI in Unternehmen
Die fortschrittlichsten Organisationen testen bereits agentische KI-Systeme, die lernen, sich erinnern und innerhalb festgelegter Grenzen selbstständig handeln. Dies deutet darauf hin, wie die nächste Phase der KI in Unternehmen aussehen könnte. Der MIT-Bericht betont, dass erfolgreiche Anwendungsfälle zu bedeutenden Veränderungen führen, etwa zu einem schnellen Umsatzwachstum bei Start-ups, die meisten Unternehmen jedoch ihren Ansatz überdenken müssen, um Misserfolge zu vermeiden.
